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J-GLOBAL ID：202202214742563919   整理番号：22A0703076

確率的PV発電予測のためのk最近傍ベース平均化モデル【JST・京大機械翻訳】

A k-nearest neighbor-based averaging model for probabilistic PV generation forecasting

著者 (3件)： Tripathy Debesh Shankar (National Institute of Science and Technology, Berhampur, India) ,  Prusty B Rajanarayan (Vellore Institute of Technology, Vellore, India) ,  Bingi Kishore (Vellore Institute of Technology, Vellore, India)
資料名： International Journal of Numerical Modelling: Electronic Networks, Devices and Fields  (International Journal of Numerical Modelling: Electronic Networks, Devices and Fields)
巻： 35  号： 2  ページ： e2983  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0597A  ISSN： 0894-3370  CODEN： IJNFEX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： PV発電の確率的予測は,長期計画のためのPV統合電力システムを強化するための不確実性管理において重要である。この状況において,信頼できる確率的予測モデルの開発は,気象条件の確率的性質および複数の時間瞬間における毎日のPV生産パターンの変化により困難である。確率分布パターンの変化により,分位回帰のようなノンパラメトリックアプローチは,予測誤差分布を近似するのに挑戦する。印象的な確率的予測結果をもたらす予測組合せ概念は,PV発電予測にはほとんど利用されていない。k-最近傍分位回帰平均化フレームワークにおける複雑なPV生産パターンの異なる側面を特徴付ける補足的および顕在的点予測器の使用は,提案した確率的予測モデルである。提案した予測モデルの正確性を,米国の多時間インスタントに対する実世界PV発電データを用いて評価した。関連する誤差測度とスコアを用いて,予測(分位と予測間隔)精度に関して,従来の分位回帰平均化,分位回帰森林,分位数k最近傍,基本分位回帰,および回帰ブートストラップに対して,提案した分位数k最近傍回帰平均化モデルの確率的予測性能を評価した。提案したモデルは,最低予測誤差とスコアによって示されるように,他のモデルと比較して優れた性能を持つ。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *確率 ,  測度 ,  ブートストラップ ,  不確実性 ,  *予測 ,  *発電 ,  電力系統 ,  確率分布 ,  ノンパラメトリック法 ,  気象条件 ,  *モデル ,  予測誤差 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測器 ,  *発電予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自己回帰条件付き異分散(ARCH) ,  k最近傍(kNN) ,  多重線形回帰(MLR) ,  確率的PV発電予測 ,  分位回帰平均化(QRA)

分類 (2件)： 太陽光発電  (NB03090G) ,  風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 確率 ,  PV ,  発電予測 ,  平均 ,  モデル